一种基于对象意识多编码生成器网络的遥感场景分类方法
刘卓
边小勇
杨博
武汉科技大学计算机科学与技术学院 武汉 430065;武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室 武汉 430065
摘要：论文引入了一种对象意识多编码生成器网络的遥感场景方法,从多示例对象定位以及生成式对抗网络图像生成两个方面研究遥感场景分类方法.首先利用原始图像以及生成式对抗网络生成的伪图输入联合定位模块,利用两者特征上的差异性和互补性以定位多个信息性对象部件.然后提出一种多编码生成器网络,每个潜在编码用以恢复图像的特定区域,同时在生成器的中间层通过通道重要性权重组合这些潜在编码,合成足够细节的伪图.最后,论文联合对象部件级分类以及图像全局级分类作为最终的分类结果,用于遥感场景分类.该方法主要在两个公开的大规模场景数据集AID和NW-PU-RESISC45上进行了验证.与现有的方法相比,该方法有效定位到了多个信息性对象部件并且提高了遥感场景分类性能.
关键词：遥感场景分类多示例定位生成式对抗网络
分类号：TP399(计算技术、计算机技术)TP751.1(遥感技术)
资助基金：湖北省自然科学基金(2018CFB575)国家自然科学基金(62071456)
论文发表日期：2024-10-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 2960-2966 )
英文信息